Yazar "Taşoğlu, Enes" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Devrek İlçesi’nin (Zonguldak) Yapay Sinir Ağları ile Heyelan Duyarlılık Değerlendirmesi
    (2020-08-27) Taşoğlu, Enes
    Heyelan, eğimli bir yamaçta dengede duran irili ufaklı malzemenin, yük dengesinin değişmesi, aşırı yağışa maruz kalması ve/veya depremler sonucu ortaya çıkan sismik titreşimler sonucu tetiklenmesiyle eğim aşağı hareketine denilmektedir. Her yıl binlerce insanın can ve mal kaybına yol açan heyelanlara karşı önlem almak yerel yöneticiler için önemli bir konudur. Çalışma sahası olarak seçilen Devrek İlçesi’nin heyelan duyarlılığının değerlendirilmesinde yapay sinir ağları (YSA) yöntemi tercih edilmiştir. Çalışma sahasına ait heyelan envanterine göre 115 aktif kayma tipinde heyelan haritalanmıştır. Toplamda 952,5 km2 olan çalışma sahasının %2’sine denk gelen 20,6 km2’lik saha, heyelan alanı olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışmada Devrek ilçesinin heyelan duyarlılık değerlendirmesini yapabilmek amacıyla öncelikle heyelan envanterindeki heyelan sahaları var/bulunma verisine dönüştürülmüştür. Ardından toprak tipleri, litoloji, faylara uzaklık, akarsulara yakınlık, drenaj yoğunluğu, topografik yükseklik, eğim, bakı, yamaç yönelimi, ortalama eğim, eğim konumu sınıflandırması (SPC), düzlemsel eğrilik, teğetsel eğrilik, topografik nemlilik indeksi (TWI), yüzey-rölyef oranı (SRR), yüzey-alan oranı (SAR), birleşik nemlilik indeksi (IMI), maruziyet indeksi (SEI), topografik konum indeksi (TPI), birleşik topografik indeks (CTI), arazi şekil indeksi (LC) olmak üzere toplamda yirmi bir farklı parametre oluşturulmuştur. Bu parametreler kullanılarak beş farklı parametre grubu oluşturulmuştur. Her bir parametre grubu Bayesian Regularization Backpropagation (BR) ve Scaled Conjugate Gradient Backpropagation (SCG) eğitim algoritmaları ile eğitilmiştir. Modellerin eğitiminde kullanmak amacıyla heyelan sahalarına 250, heyelan olmayan sahalara 250 olmak üzere toplamda 500 örnek alan belirlenmiştir. Ağlar bu örnek alanlara göre eğitilmiştir. Ağlara sunulan veri setinin %70’i eğitim, %15’i test, %15’i doğrulama için kullanılmıştır. Sonuç olarak Devrek için on adet heyelan duyarlılık modeli üretilip haritalanmıştır. Haritalar, model çıktılarının beş eşit aralığa bölünmesi ile oluşturulmuştur. Buna göre 0-0,2 arası “çok düşük”, 0,2-0,4 arası “düşük”, 0,4-0,6 arası “orta”, 0,6-0,8 arası “yüksek”, 0,8-1 arası ise “çok yüksek” heyelan duyarlılığı olarak sınıflandırılmıştır. Modellerin doğruluk değerlendirmelerini yapmak amacıyla AUC (Area Under the Curve) ve hata matrisi (confusion matrix) yöntemleri kullanılmıştır. Tüm parametre grupları için BR eğitim algoritmasının SCG algoritmasına göre daha yüksek performansla kestirim yaptığı görülmüştür. En yüksek doğruluk değerlerinin elde edildiği modellerin kurulduğu ikinci (toprak, litoloji, eğim, ortalama eğim, yamaç yönelimi, SPC, SEI) ve dördüncü (toprak, litoloji, akarsulara yakınlık, ortalama eğim, SRR, SEI, TPI) parametre grupları çalışma sahası için yapılacak heyelan duyarlılık haritalarında kullanılması önerilmektedir. Bu iki parametre grubundan yola çıkarak çalışma sahasının heyelan duyarlılığının; toprak, litoloji ve topografik karakter ile eğim ilişkisini farklı şekillerde yansıtan indeksler kullanılarak belirlenmesinin doğru bir yaklaşım olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Toplam on modelin çıktıları karşılaştırıldığında çalışma sahasındaki Tosunlar, Gürçeşme, Kurudere, Eveyikli, Velibeyler, Serdaroğlu, Yeşilyurt köylerinin bulunduğu alanlar tüm haritalarda “çok yüksek” heyelan duyarlılığına sahip olarak sınıflandırılmıştır. Özellikle bu yerleşme alanlarında bulunan eğimli yamaçlarda heyelan olaylarını tetikleyecek her türlü yol, bina ve tarımsal faaliyetten kaçınılması gerekmektedir.